COĞRAFĠ ENFORMASYON SĠSTEMĠ VE PAZARLAMA
advertisement
COĞRAFĠ ENFORMASYON SĠSTEMĠ VE PAZARLAMA ALANINDAKĠ KULLANIMI: COĞRAFĠ PAZARLAMA Filiz GÜRDER1 ÖZ Günümüz iĢletmelerinin ürün ve hizmet sundukları pazarlarda, gittikçe daha mobil hale gelen tüketicilerin ihtiyaçlarını karĢılamak için, iĢletmelerin acilen bu hareketliliği ifade edebileceği ve detaylı analizlerle etkin pazarlama kampanyaları baĢlatabileceği yeni araçlara ihtiyacı vardır. ĠĢte bu araç coğrafi pazarlamadır. Coğrafi pazarlama birçok bilim dalının kesiĢim noktasında yer almaktadır. Günümüzde coğrafi pazarlama yardımıyla iĢletmeler dağıtım, pazarlama, organizasyon ve lojistik kaynaklı mekânsal sorularına coğrafi, iktisadi ve hatta psikolojik, tıbbi ve kriminal yaklaĢımlar ıĢığında coğrafi, enformatik, istatistik ve yöneylem metotları ile cevap bulmaktadır. Bu çalıĢma kapsamında ülkemiz iĢletmelerinde yeni uygulanmaya baĢlanan bir Coğrafi Enformasyon Sistemi ve Karar Destek Sistemi olan Coğrafi Pazarlama tanıtılmaya ve pazarlamadaki özellikle ürün, fiyat, tutundurma ve dağıtım karmalarında uygulama alanları anlatılmaya çalıĢılmıĢtır. Anahtar Kelimeler: Coğrafi Pazarlama, Coğrafi Enformasyon Sistemi, Karar Destek Sistemi, Pazarlama Karması JEL Sınıflandırması: M1, M2, M3, AS A GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM AND DECISION SUPPORT SYSTEM THE GEOMARKETING ABSTRACT In order to meet the needs of consumers, who become more and more mobile, today’s business entreprises urgently need new tools to express this mobility and to start effective marketing campaigns with detailed analysis at the markets they offer product and service. This tool is Geomarketing, which is located at the intersection of many disciplines. Today, with the help of Geomarketing, business enterprises can provide answers to spatial problems caused by distribution, marketing, organization, and logistics by means of the methods of geography, informatics, statistics, and operations research in the light of geo-economic and even psychological, medical and criminal approaches. Within the scope of this study Geomarketing as a Geographical Information System and Decision Support System, which is started to be implemented in our country’s business enterprises, will be introduced and its application areas in marketing especially in product, price, promotion and distribution mixes is explained. Keywords: Geomarketing, Goegraphical Information System, Decision Support System, Marketing-Mix JEL Classification: M1, M2, M3 Öğr.Gör.Dr, Marmara Üniversitesi, İİBF, [email protected] 1 36 International Journal of Economic and Administrative Studies 1. GiriĢ Zamanla daha da titizleĢen müĢterilere karĢı iĢletmeler müĢteri iliĢkilerini kiĢiselleĢtirerek cevap vermektedirler. Bu tür iliĢkilerin sonucunda MüĢteri ĠliĢkileri Yönetimi (CRM; Customer Relationship Management) gibi kulağa hoĢ gelen yöntemler ortaya çıkmıĢtır. Coğrafi Pazarlama (CP) ise ek olarak mekansal boyutu sayesinde iĢletmelerin hedef kitlelerine odaklı biçimde hitap etmelerini sağlayan kararlarına, sağlam ticari verileriyle destek olmaktadır. Diğer taraftan sürekli artan iĢletme ve pazar araĢtırması verileri büyük çaplı ve idaresi zor veri bankalarını yaratmaktadır. Haritalar sayesinde bu veri bolluğu kontrollü biçimde değerlendirilip görselleĢtirilebilir. Sıkça kullanılan, dijital olmayan diğer alternatif ise haritalar üstünde iğne ile iĢaretleme yöntemidir. Ancak CP bir adım öne gider: CP’nın metot ve imkânları ile “henüz nerede (coğrafi mekân) müĢterim eksik?” sorusuna artık yanıt bulmak mümkündür. CP daha kaliteli iĢletme kararlarının alınabilmesi için mekânsal/coğrafi koordinatlar içeren pazar ve iĢletme verilerinden faydalanmaktır. ĠĢletme kararlarının temeli enformasyonda yatmaktadır. Ancak bu enformasyonların kullanılabilmesi için önce hazırlanmaları gerekmektedir. CP karmaĢık verileri mekân ile iliĢkilendirerek ve anlaĢılır biçimde haritalar üzerine taĢıyarak birçok soruna ıĢık tutmaktadır. Böylece karmaĢık iliĢkiler de anlaĢılabilir hale gelir. 2. Coğrafi Pazarlama CP akademik anlamda ve iĢletmelerin günlük faaliyetlerinde yeni yeni kullanılmaya baĢlanan genç bir uygulamadır. AĢağıda CP nın akademik olarak literatürde ele alınıĢına değinilirken, devam eden bölümlerde CP terimi tanımlanmaya çalıĢılacak ve bileĢenleri konu edilecektir. 2.1 Yazın Taraması Henüz tanınmaya baĢlanmıĢ bir araĢtırma disiplini olan CP hakkında Türkiye’de yayınlanmıĢ henüz tek bir yazın varken, Almanya ve Amerika, Ġngiltere gibi ülkelerde daha fazla yayına rastlamak mümkündür (bkz. Tablo 1). Almanya’da bu konu ile ilgili çok sayıda kongre ve sempozyum da düzenlenmektedir. Year:4 Number 7, Summer 2011 ISSN 1307-9832 37 Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi Tablo 1: Coğrafi Pazarlama Hakkında Yayınlanan Literatürün Ülkelere Göre Dağılımı Ülke Yazar (yayın yılı) Türkiye Almanya (20 yayın) ABD/Ġngiltere (21 yayın) Karakurum (1997) Färber (2007); Herter, Mühlbauer (2007); Feix (2007); Voss (2006);Tappert (2006), GfK Macon (2006); Hecker, May, Schneider, Voss (2004); Fittkau (2004); Güßefeldt (2003, 2002); Schmitz (2001); Feix (2001); Fally, Strobl (2001); Ester, Kriegel, Sander (2001); Schüssler (2000); Heinritz (1999); Klein (1992); Klein, Löffler (1988, 1989); Nitsche (1998); Leiberich (1997) Dramowicz (2005); Huff (2005); Tiefelsdorf, Wheeler (2005); Fisher (2004); Dressmann (2004); Hernandez, Lea (2004); Pick (2004); Spencer (2003); Miller, Han (2001); Tiefelsdorf (2000); Longley (1999); Birkin (1996); Kelsall, Diggle (1995); Bailey, Gatrell (1995); Longlez, Clarke (1995); Maguire, Goodchild, Rhind (1995); Forteringham, O’Kelly (1989); Chasco Yrigoyen (1998-2003) 2.2 Coğrafi Pazarlama Tanımlama Coğrafya Bilimi ve Pazarlama terimleri birlikte ilk defa Fransız akademisyen Beaujeu-Garnier (Beaujeu-Garnier ve Delobez, 1977) tarafından 70’li yıllarda telaffuz edilmiĢtir. Ġlgili kitapta coğrafya daha çok konumlandırma yöntemi olarak ele alınmıĢ ve henüz iĢletmelerde kiĢisel bilgisayar kullanımı yaygın olmadığından Salvaneschi’ ye göre daha çok dar anlamda CPdan bahsedilmiĢtir. Ancak bu eserde herhangi bir tanımlamaya rastlamak mümkün değildir. CP terimini net olarak tanımlamak ise zaten kolay değildir. CP birçok bilim dalının kesiĢim noktasında yer almaktadır (bkz. ġekil 1). Çok karmaĢık bir süreç olan CP’nın yapısı sürekli farklı metotların bir araya getirilmesiyle yenilenmektedir. CP yardımıyla iĢletmelerin dağıtım, pazarlama, organizasyon ve lojistik kaynaklı mekânsal sorularına coğrafi, iktisadi ve hatta psikolojik, tıbbi ve kriminal yaklaĢımlar ıĢığında coğrafi, enformatik, istatistik ve yöneylem metotları ile cevap aranmaktadır (Feix, 2007; 43). Bu durum ise genel ve çok sayıda bilim dalı için geçerlilik taĢıyan bir tanımlamanın yapılmasını zorlaĢtırmaktadır. Yıl:4 Sayı:7, Yaz 2011 ISSN 1307-9832 38 International Journal of Economic and Administrative Studies ġekil 1: Coğrafya, Enformatik, Ekonomi ve Ġstatistik Bilimlerinin KesiĢim Noktasındaki CP’nin Yapı TaĢları.1 Mekan Konumsal faktörler Mekan yapıları Dijital haritalar Konumsal veriler Coğrafya Veri Bankaları Coğrafi Kodlama CES Location Based Services Enformatik CP Ekonomi Sosyoloji Psikoloji Özniteliksel Veriler Ġstatistik Analiz Bölümlendirme CP’nin diğer Yönetim Enformasyon Sistemlerinden (Management Information Systems – MIS) farkı, eldeki özniteliksel verilerin mekânsal iliĢkilerinin yaratılması ve bu iliĢkilerin görselleĢtirilmesinde yatmaktadır. GörselleĢtirme nüfus verilerinin, iĢletme verilerinin ve ekonomik verilerin Coğrafi Enformasyon Sistemi (CES) yoluyla birleĢtirilmesi ile sağlanır (Klima, 2003; 21). Almanya kökenli yayınlarda yapılan tanımlamalarda sadece CP’nın bazı unsurları ele alınmıĢtır. Terimin daha sonra Frühling ve Steingrube (Frühling ve Steingrube,1995; 185) tarafından 1995’ de aynı isimli eserlerinde de kullanacakları ilk tanımlama Kothe tarafından yapılmıĢtır: “belli yer veya mekânlara, yere ve mekâna özel yapıların ıĢığında bilinçli olarak odaklanmıĢ pazarlama”. Daha sonra bu tanımlama GfK-Geomarketing’in (Gesellschaft für Konsumforschung: Tüketici AraĢtırmaları Birliği) web sitesinde süreçler ve metotlar boyutunda geniĢletilmiĢtir (Bkz. Schüssler, 2006; 9’ a göre 1 Yukarıdaki şekil için ilgili kaynaklardan esinlenilmiştir: Feix, C.; Bedeutung von „Geo Business Intelligence‟ und Geomarketing zur Entscheidungsunterstützung unternehmerischer Planungsprozesse im Kontext wirtschaftlicher Liberalisierung. Berlin, 2007, s. 43. Mühlbauer, K.-H.; Status Quo des Geomarketing. İçinde: Handbuch Geomarketing; Herter, M.; Mühlbauer, K.-H. (Editör). Wichmann Verl., Heidelberg, 2008, s. 12. Schüssler, F.; 2007, s. 10. Year:4 Number 7, Summer 2011 ISSN 1307-9832 Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 39 GfK, 1999): “Coğrafi Pazarlama doğru verilerle, akıllı ve verimli yazılım sistemleriyle ve ehil bir danıĢmanlık sayesinde hedef grubun yerinin daha kesin belirlenebilmesine ve üzerinde etkin biçimde çalıĢılabilmesine fırsat verir.” Takiben infas Geodaten GmbH (Infas Geodaten (2009a), http://www.infas-geodaten.de/index. php?id=192, 12.02.1009) veya microm GmbH gibi farklı pazar araĢtırma Ģirketleri de benzer tanımlamalar yayınlamıĢlardır. Dolayısıyla CP’nın bir yöntembilimden çok ”mikro coğrafi segmentasyon” veya “Business Mapping” gibi birçok pazarlama enstrümanının üst kavramı olduğuna dikkat çekilerek CP bir disiplin olarak kabul edilmiĢtir. Kısa bir süre sonra ilk defa rastlanılan kapsamlı bir tanımlama Schüssler’den gelmiĢtir. “Coğrafi Pazarlama müşteri odaklı pazar aktivitelerinin işletmeler tarafından coğrafi enformasyon sistemleri yardımıyla planlanması, düzenlenmesi ve kontrolüdür. Araştırılan işletme içi ve işletme dışı verilerin mekân/konum ilişkilerini yaratan, analiz eden ve görselleştiren, aynı zamanda bu verileri karar vermeyi destekleyen uygun enformasyonlara dönüştüren yöntemler kullanılmaktadır.” (Schüssler, 2006; 9) Schüssler tanımlamasında CP’nin iki temel alanına yer vermiĢtir: Meffert’e (Meffert, 1991; 35) göre Pazarlama1 tanımlaması ve Burrough’a (Burrough, 1986; 6) göre GIS2 tanımlaması. Schüssler’in bu tanımlaması birçok yazar tarafından bu konuda yazılmıĢ literatürde ve/veya danıĢmanlar tarafından çok yoğun kullanılmaktadır. Feix ise Schüssler’in tanımlamasını iki noktada eleĢtirmektedir. Schüssler tanımlamasında GfK’nın tanımlamasında yer alan “akıllı ve verimli yazılım sistemleri” yerine CES terimini kullanarak Ġstatistik, Veri madenciliği gibi CP içinde kullanılan diğer geçerli sistemleri göz ardı etmiĢtir. Zira CES, CP içinde yer alan yöntemlerden sadece bir kısmında kullanılmaktadır (Feix, 2007; 44). Bu eleĢtiri sonucunda Feix CP tanımlamasını daha kapsamlı tutmuĢtur: ”Coğrafi Pazarlama, müşteri odaklı pazar aktivitelerinin işletmeler tarafından akıllı ve verimli coğrafi enformasyon sistemleri, istatistik sistemler ve veri madenciliği sistemleri yardımıyla planlanması, düzenlenmesi kontrolü ve görselleştirilmesidir. CP, işletme “Pazarlama … tüm güncel ve potansiyel pazarlara odaklı işletme aktivitelerinin planlanması, koordinasyonu ve kontrolüdür.” 1 “GIS is „a powerful set of tools‟ for collecting, storing, retrieving at will, transforming, and displaying spatial data from the real world for a particular set of purpose.” Benzer bir tanımlama Bill tarafından da yapılmıĢtır; „GIS donanım, yazılım, veriler ve uygulamalardan meydana gelen bir hesap destek sistemidir. Bu sistem sayesinde mekan odaklı veriler toplanır ve gözden geçirilir, kaydedilir ve tekrar organize edilir, modellenir ve analiz edilir, yanı sıra alfanumerik ve grafik şekilde sunulur.” (Bill, 1999; 4) 2 Yıl:4 Sayı:7, Yaz 2011 ISSN 1307-9832 40 International Journal of Economic and Administrative Studies içi ve işletme dışı verileri yapılandırabilmek, mekân/konum ilişkilerini yaratabilmek, ilişkilerin ve örneklerin farkına varmak, analiz edebilmek, görselleştirebilmek ve böylece Pazarlama, Dağıtım, Organizasyon ve Lojistik departmanlarının sorularına karar destekleyici sonuçlar sunabilmek için farklı yöntemler kullanan mekân odaklı bir veri madenciliği (Spatial Data Mining) sürecidir.”(Feix, 2007; 45) Ancak yukarıda yer alan bu tanımlamaların hepsi pazarlama bilim dalını CES’nin uygulama alanı olarak görmekte ve/veya ifade etmektedir. Tüm bu tanımlamalarda teknik bir eğilime rastlamak mümkündür. Hâlbuki CP pazarlamaya özel bir açıdan bakmaktadır. Coğrafya ve pazarlama terimlerinin birleĢiminden yaratılan CP Ģu prensibe dayanmaktadır: Pazar mekânsal bir olgudur ve bu nedenle iĢletmeye ait rakamlar bölgesel farklara sahiptir. Zira pazarlama ve mekan arasındaki iliĢki klasik pazarlama karmasını destekleyen çok sayıda uygulama alanına mekan hazırlar. Artık müĢteriye iliĢkin “kim?” sorusunun yanı sıra “nerede?” sorusuna da cevap bulunabilir. Bu açıdan bakıldığında CP pazarlamanın alt disiplini olarak görünmektedir. Ancak pazarlama, coğrafya veya CP’nın alt disiplini değildir. Zira CP’nın çıktısı olan görsel sonuçlar iĢletmelerin öncelikli olarak pazarlama kararlarının verilmesinde kullanılır, verilen kararlar pazarlama, finansman, üretim, organizasyon gibi iĢletme departmanlarının ortak verdiği kararlardır ve dolayısıyla verilen kararlar ve bu kararların sonuçları tepe yönetimden dağıtıma, ürün geliĢtirmeden reklama, satın almadan CRM’e, kontrolden finansmana kadar iĢletmenin tüm departmanlarını etkiler. ĠĢte bu nedenledir ki CP günümüzde iĢletmelerde artık merkezi bir unsur olarak kullanılmaktadır. ĠĢletmenin tüm departmanları CP’dan faydalanmakta ve burada genelde dijital haritalar biçiminde görselleĢtirilmiĢ tek tip bir enformasyon platformunu kullanabilmektedirler. CES ise burada sadece bir enstrümandır. Yani CP tanımlaması CES’den çok pazarlamadan yola çıkılarak yapılmalıdır (Infas GEOdaten, 2009b; 14-15. Herter ve Mühlbauer, 2008; 5-7). Ancak bu çalıĢmanın yazarına göre CP tam anlamıyla ne pazarlamın ne de coğrafi bilimlerin bir alt disiplinidir. Bu bakıĢ açısına en yakın ve tekniğin fazlaca vurgulanmadığı tanımlama Chasko Yrigoyen’den gelmektedir: “Coğrafi Pazarlama, karar verici mercilerin pazarlama stratejilerini görselleştirebileceği ve sonuçlar üretmesi en muhtemel alanların keşfini sağlayan yeni geliştirilmiş güçlü bir bilimsel yöntemdir. Pazarlama ve Coğrafya birlikte tam bir sisteme ulaşılmasına öncülük ederler ve sosyoekonomik gerçeklerin kartografi, bilgisayar kullanımı ve istatistik yardımıyla analizini mümkün kılan yeterli araçları sağlarlar. Bu, genellikle gözden kaçırılan ve “ kim nereden satın alır?” diye tanımlanabilecek olan bazı kritik perakendecilik yerleşim problemlerini çözen, yeni büyük araç Coğrafi Pazarlama‟dır.” (Chasko Yrigoyen, 2003; 6) Year:4 Number 7, Summer 2011 ISSN 1307-9832 Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 41 Yukarıdaki bu eleĢtiriler ve tanımlamalardan yola çıkarak Ģu tanımlamayı yapmak mümkündür: CP güncel ve potansiyel pazarlarda müşteri odaklı pazar aktivitelerinin işletmeler tarafından konumsal yapılarına veya bu konumsal yapılar için mevcut olan özel hedef grup enformasyonlarına yönelik olarak ilgili hedef gruba daha etkin hizmet verebilmek için planlanması, düzenlenmesi kontrolü ve görselleştirilmesidir. Bunun için CP süreci akıllı ve verimli coğrafi enformasyon sistemleri, istatistik sistemler ve veri madenciliği sistemleri tarafından desteklenir. Pazarlama Enformasyon Sistemi (PES) ve/veya Pazarlama Karar Destek Sistemi (PKDS) (Kotler, 1991) ile de sıkça karıĢtırılan CP her ikisi de değildir. Kabaca ifade etmek gerekirse CP, mekansal verilerinde dahil edilip analiz edilebildiği CES ile desteklenen bir Coğrafi Pazarlama Karar Destek Sistemidir (Afonso et al. 1998). Yukarıdaki tanımlamaya ve bu alt baĢlığın baĢına dönecek olursak CP’nın birçok bilim dalının kesiĢiminden meydana geldiğini söylemiĢtik. Bu bilim dallarının CP’ya olan katkıları yöntembilim ve uygulama açısından olmak üzere ikiye ayrılabilir. Enformatik, istatistik, yöneylem araĢtırması ve coğrafya CP’nın yöntembilim çerçevesini tanımlarken (mekân ilintisinin yaratılması, analizi ve görselleĢtirilmesi), ekonomi, sosyoloji, psikoloji ve hatta tıp ve kriminoloji ise CP’nın uygulanmasına hizmet eder (müĢteri odaklı pazar aktivitelerinin planlanması, koordine edilmesi ve kontrolü). 2.3 Coğrafi Pazarlama Süreci CP’nın akıĢı temel olarak CES ile aynı aĢamalarda gerçekleĢmektedir. CP enformasyon oluĢturma, enformasyon değerlendirme ve enformasyon sunumu olmak üzere üç aĢamada gerçekleĢir (bkz. ġekil 2). Bu süreç zincirinin hedefi „belirsiz bir yapıya sahip veya gizli kalmıĢ mekânsal enformasyonları belli bir yapıya sokmak, tamamlamak ve analiz etmektir“ (Schüssler, 2006; 9). Bu karmaĢık iĢleyiĢe ulaĢmak kolay değildir (Muff, 2001; 6). Bu sürecin baĢlangıç noktası geniĢ boyutlu konumsal veri ve özniteliksel veri birikimleridir. Bu veriler daha sonra birbirleriyle bağlantılı hale getirilir. Gerekli enformasyonlar sistem için hazır hale getirildikten sonra coğrafi veya özniteliksel analizler gerçekleĢtirilebilir. Sonuçlar son adımda uygun biçimde görselleĢtirilir. Ancak burada daha çok harita Ģeklinde görselleĢtirme standart olarak kabul edilmektedir. Zira haritalar karar vermede etkili coğrafi enformasyonları en iyi biçimde ifade edebilmektedir (Muff, 2001; 6). Yıl:4 Sayı:7, Yaz 2011 ISSN 1307-9832 42 International Journal of Economic and Administrative Studies ÖZNĠTELĠKSEL VERĠLER GĠRDĠ COĞRAFĠ KODLAMA COĞRAFĠ ĠSTATĠSTĠK / VERĠ MADENCĠLĠĞĠ COĞRAFĠ ENFORMASYON SĠSTEMĠ VERĠ HAZIRLAMA ANALĠZ Enformasyon Değerlendirme AĢaması COĞRAFĠ VERĠLER Enformasyon OluĢturma AĢaması ġekil 2: Coğrafi Pazarlama Sürecinin AĢamaları 1 GRAFĠKLER TEMATĠK HARĠTALAR Enformasyon Sunumu AĢaması ÇIKTI METĠN/TABELA Şekil, yazar tarafından aşağıda verilen kaynaklarda yer alan bilgiler ışığında geliştirilmiştir: Rückemann, 2001; 9. Feix, 2007, 95-96. Held, 2003; 12. 1 Year:4 Number 7, Summer 2011 ISSN 1307-9832 43 Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 2.4 Coğrafi Pazarlama Sisteminin BileĢenleri CP karar destek görevini yerine getirebilmek için yukarıdaki tanımlamada da ifade edildiği gibi …akıllı ve verimli coğrafi enformasyon sistemleri … tarafından desteklenir. CES’de yer alan tüm bileĢen unsurları baĢta pazarlama ve dağıtım olmak üzere organizasyon, yönetim, finans, satın alma, üretim gibi iĢletmenin tüm birimlerinin beklentilerine uygun hale getirilir. Bu durumda ana baĢlıklar halinde CP’nın bileĢenleri CES’nin bileĢenleri ile benzerdir; Yazılım, donanım, konumsal veri ve özniteliksel veriler (Riedl ve Riedl, 2008; 6). ġekil 3: CP’nın Temel BileĢenleri ÖZNĠTELĠKSEL VERĠ KONUMSAL VERĠ YAZILIM DONANIM 2.4.1 Donanım Coğrafi Pazarlama Sisteminin (CPS) kullanımında genel olarak gerekli olan donanım bilgisayar veya merkezi iĢletim sistemleridir (“Central Processing Unit”, CPU). Bu sistemler CES’de yığın bellek (sabit disk CDROM, DVD, Sürücü), bilgisayar sistemleri (Çizim tablası-digitizer, tarayıcı, yazıcı, çizici) ve görüntü aygıtları (Visual Display Unit, VDU) ile bağlantılı kullanılır. Ancak birçok CP uygulamasında standart Office yazıcısının dıĢında diğer aygıtlara gereksinim yoktur. Zira gerekli olan dijital haritalar CPS paketleri içinde kullanıma hazır biçimde sunulur veya piyasadan temin edilebilir. 2.4.2 Yazılım CP’da CES yazılımları kullanılır. CES’nin yazılımları genel olarak dört temel parçadan meydana gelir (Bkz. ġekil 4): Veri giriĢi ve doğrulama, Veri depolama ve veri yönetimi, Yıl:4 Sayı:7, Yaz 2011 ISSN 1307-9832 44 International Journal of Economic and Administrative Studies Veri dönüĢümü ve veri iĢleme, Veri çıkıĢı ve sunum (Rückemann, 2001; 9). ġekil 4: CES’nin Yazılım Modülleri GiriĢ ve Doğrulama Sorgu GiriĢ Depolama ve Veri Yönetimi ĠĢleme ve DönüĢüm Çıktı ve Sunum CES Kaynak: Rückemann, 2001; 9. Bu tür yazılımlar yaygın sistemlerden farklı olarak coğrafi verileri iĢleme ve değerlendirme becerisine sahiptir. Bu durumda CES bir yerin konumu veya iki unsur arasındaki coğrafi fark gibi mekânsal enformasyonlar üretir. CP’da kullanılan yazılımlar pazarlama ve dağıtımın beklentilerine uygun halde ve genel CES’den daha basite indirgenmiĢtir. Böylece CP sistemi daha anlaĢılabilir, kavranması ve kullanımı daha kolaydır. 2.4.3 Coğrafi veriler CES’nin E’si verilerden elde edilir. Enformasyonu oluĢturan veri olmadan bir enformasyon sisteminin varlığından söz edilemez. Diğer taraftan 90’lı yılların ortalarından beri CES’nin kalitesi yazılım paketlerinin fonksiyonel kapasitesinden çok, bu paketlerde yer alan ya da kullanılan verilerin kalitesi ve miktarı ile ölçülmektedir. Year:4 Number 7, Summer 2011 ISSN 1307-9832 Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 45 Coğrafi Veri, uzmanlarca CES için temel öğe olarak kabul edilirken, elde edilmesi en zor bileĢen olarak da görülmektedir. Veri kaynaklarının dağınıklığı, çokluğu ve farklı yapılarda olmaları, bu verilerin toplanması, organizasyonu ve yönetimi için büyük zaman ve maliyet gerektirmektedir. Yapılan uluslararası araĢtırmalar CES için veri toplamanın maliyetinin %60 ila %80 arasında değiĢtiğini göstermektedir. Ancak Türkiye’de bu maliyet daha da artmaktadır. Zira ülkemizde veriler mevcut veri bankalarından çok, ilk elden toplanmaktadır. 1 Daha önceden benzer verileri toplayan ticari kurumlar veriyi paylaĢmadıkları veya dönüĢtürmedikleri için veriye ihtiyacı olan diğer kurumlar verileri ilk elden toplama yolunu tercih etmek zorunda kalmakta ve böylece gereksiz yere maliyetlerin artmasına neden olmaktadırlar (Fidan, 2009; 2169). Bu durumda veriler CES ve dolayısıyla CP’nın en kıymetli unsurdur. CP’da kullanılan iki temel veri türü vardır: grafik yapıdaki Konumsal Veri ve tanımlayıcı nitelikteki Özniteliksel Veri. Konumsal veriler bir veya birden fazla coğrafi koordinat değerini içeren ve yeryüzünde belli bir noktayı ifade eden mekân ilintisi bulunan tüm geometrik verilerdir (bkz. detaylı bilgi için alt baĢlık 2.4.3.1). Özniteliksel veri ise konumsal verilerle bağlantılı olarak açıklayıcı fonksiyonu olan tablo verilerdir (bkz. detaylı bilgi için alt baĢlık 2.4.3.2). Bu veriler gerekli kaynaklardan toplanabileceği gibi, piyasada bulunan hazır haldeki veriler de satın alınabilir. CES konumsal veriyi diğer veri kaynaklarıyla birleĢtirebilir. Böylece birçok kurum ve kuruluĢa ait veriler organize edilerek coğrafi veriler bütünleĢtirilmektedir. 2.4.3.1 Konumsal Veri Konumsal veriler geleneksel olarak haritalar veya Ģehir planları Ģeklinde yer almaktadır. Bu veriler istenen her pazarın, bölgenin veya konumun spesifik olarak lokalize edilmesini sağlar. Konumsal verilerin bir parçası olan “Coğrafi anahtar” ise bunları ilgili pazar enformasyonları ile ilintili hale getirir. En son olarak konumsal pazar verilerini ve ilgilerini detaylı biçimde görselleĢtiren ticari haritalarda konumsal veriler arasında yer alır. Konumsal veriler diğer bir deyiĢle geometriler, kartografik değerler taĢır ve CP’da da özniteliksel veriler için ilinti noktası olarak hizmet ederler. Özniteliksel veriler CES’de konumsal veriler olmadan bir Ģey ifade etmezler. Bu nedenle konumsal veriler özniteliksel verilerin taĢıyıcılarıdır. Fakat diğer taraftan konumsal olmayan özniteliksel verilerde konumsal verileri açıklamaktadırlar. Konumsal veriler CES-Geometri-Modelleri çerçevesinde vektör veriler ve raster veriler olarak iki tipÜlkemizde de Ulusal Coğrafi Veri Altyapısı kurma konusundaki kavramsal çalışmalar, e-Dönüşüm Türkiye Projesi Kısa Dönem Eylem Planı kapsamında 2004-2007 yılları arasında, uygulama çalışmaları ise 2007-2008 döneminde tamamlanmıştır. Kavramsal çalışmaların raporları olan EYLEM-47 ve EYLEM36, uygulama çalışmaları olan Kamu Yönetimi Modernizasyonu-75 (KYM-75) ve "Coğrafi Bilgi Sistemi Altyapısı" proje raporları için bkz. http://www.bilgitoplumu.gov.tr/Portal.aspx?value=UE9SVEFMSUQ 9MSZQQUdFSUQ9MTQwJlBBR0VWRVJTSU9OPS0xJk1PREU9UFVCTElTSEVEX1ZFUlNJT04= (12.02.2010). 1 Yıl:4 Sayı:7, Yaz 2011 ISSN 1307-9832 46 International Journal of Economic and Administrative Studies tir. Vektör veriler noktasal (örn. adres), çizgisel (örn. sokak), poligonal (örn. mahalle, Ģehir vb.) Ģeklinde ve raster veriler ise grid veriler (AlkıĢ, 1996; 59) Ģeklindedir (Bkz. ġekil 5). Güncel CP uygulamalarının çoğu poligonal verilerle çalıĢırken, karĢılaĢılan özel birkaç sorundan dolayı zaman zaman noktasal ve çizgisel veriler de tercih edilmektedir (Schüssler, 2007; 19). ġekil 5: Konumsal Veri Türleri Nokta 0D Çizgi 1D Poligon - Alan 2D Poligon - Yüzey 2,5D Poligon- Cisim 3D Kaynak: Wikipedia, http://upload.wikimedia.org/wikipedia/de/a/ab/DatendimensionenImGIS. png; 02.06.2009. Türkiye’de henüz standartlaĢmıĢ konumsal veri alt yapısı mevcut değildir. Konumsal veri altyapısına dayanarak yürütülen araĢtırmaların hepsinde bu eksikliğe değinilmiĢtir (Ġnan ve Yomralıoğlu, 2006; 313-322. Cömert ve Akıncı 2005). Yürütülen araĢtırmalarda araĢtırmacılar konumsal verilerini bireysel çabaları sonucu elde etme yolunu tercih etmektedirler. Türkiye’de konumsal veri altyapı (KVA) çalıĢmaları devam etmektedir (Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, http://www.hkmo.org.tr/genel/bizden_detay.php?kod=502, 11.06.2009. Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, http://www.hkmo.org.tr/etkinlikler/etkinlik_detay. php?kod=150&tipi=14&sube=0, 11.06.2009). Bu çalıĢmalar kapsamında Avrupa ülkelerinin KVA’ları referans olarak kullanılmaktadır (Aydınoğlu, 2005; Ankara). Ancak CP’de kullanılan konumsal veriler Türkiye için Ģu Ģekilde olabilir: Tablo 2: CP’de Kullanılabilecek Konumsal Veriler Konumsal veri Adedi Coğrafi bölgeler Ġller Seçim bölgeleri Ġlçeler Belediyeler Bucak ve Köyler BeĢ basamaklı posta kodu Mikro hücreler (bina yada hane) 7 81 550 957 2.103 35.366 57.000 6 Year:4 Number 7, Summer 2011 ISSN 1307-9832 47 Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 4.1.3.2 Özniteliksel Veri Konumsal verilerin aksine özniteliksel veriler geometrik olmayan, konumsal verileri tanımlayan ve konuma bağlı olmayan, alfa nümerik veya sembollerle gösterilen verilerdir. Örneğin vektör yapıdaki dört kenardan oluĢan bir parselin türü, konumu, parselin ismi, sokağın ismi özniteliksel verilerdir. Ġlgili parseli diğerlerinden ayıran, tanımlayan verilerdir. Örn. müstakil evler sokağı, apartmanlar sokağı, çocuklu evler, çocuksuz evler vb. verilerdir (Bkz. Tablo 3). Bu veriler genelde tablolar Ģeklinde -dbase, Excel tabloları Ģeklinde oluĢturulmaktadır. Tablo 3: Özniteliksel Veri Örnekleri. 123 Puan sayı Sümbül Sokağı Sokak ismi 12 1 Parsel numarası 64=müstakil ev 64,128,32=çocuklu Gri değer sınıflandırma CP anlayıĢıyla özniteliksel veriler kendi içlerinde ikiye ayrılırlar: ĠĢletme içi veriler ve iĢletme dıĢı veriler. ĠĢletme içi veriler örneğin müĢteri gelirlerin kaydedilmesi veya coğrafi nakliye verilerinin kayıt altına alınması ile elde edilirken, demografik, ekonomik ve sosyal yapı gibi iĢletme dıĢı veriler dıĢarıdan satın alınabilir veya nadiren de olsa iĢletme tarafından araĢtırılarak toplanabilir. Çok sayıda iĢletme veya kurum, iĢletme içi ve dıĢı verileri kombine ederek pazar analiz fonksiyonunu yerine getirmektedir. Örneğin özellikle Türkiye gibi kredi kartıyla ya da müĢteri kartıyla ödemenin sıkça yapıldığı ülkelerde alıĢ veriĢ sonunda kasada ödeme yaparken müĢteri kartını veya kredi kartını kullanan tüketicinin kimlik (cinsiyeti, adresi vs.) ve diğer kayıtlı bilgileri de kasa sistemine girilmektedir. Gün sonunda satıĢ yapan iĢletme tek bir düğme ile o günkü müĢterilerinin ikamet bilgilerine göre satıĢ ve müĢteri verilerini elde edebilir. Elde edilen bu veriler daha sonra CP’nın CES uygulamasında kullanabilir. Bu tür alıĢveriĢ kartlarının kullanılmadığı ülkelerde (örn. Almanya) veya yabancı menĢeli Türk iĢletmelerinde (örn. IKEA-Türkiye) ise alıĢveriĢ sonunda müĢterinin ikamet ettiği semt sorularak bu tür bir veri tabanı yaratmak mümkündür. Pazarla ilgili iĢletme içi ve dıĢı enformasyonlar bir pazarı ve iĢletmenin pazarını nitel olarak tanımlayan özelliklerdir. Pazar enformasyonları sosyodemografik verilerden ekonomik verilere ve hatta satıĢ psikolojisine kadar olan geniĢ bir çerçeveyi kapsar. (Bkz. Tablo 4) Verilerin kaynakları çok farklıdır. Bu veriler istatistik kurumları, ticari kurumlar, pazar araĢtırmaları vb. olabilir. Mevcut pazar enformasyonlarının coğrafi derinliğine bağlı olarak istatistik yöntemlerle ya en küçük konumsal birimlerden daha büyük konumsal birimlere kümelenirler ya da tam tersi özel yöntemler yardımı ile daha küçük birimlere parçalanırlar. Hedef, verilerin tüm araĢtırma alanını kapsayacak biçimde en ince detayına kadar ifade edilebilmesidir. Yıl:4 Sayı:7, Yaz 2011 ISSN 1307-9832 48 International Journal of Economic and Administrative Studies Tablo 4: Özniteliksel Veriler Demografik Hane halkı verileri Satın alma gücü Markete yakınlık ve merkezi konum YerleĢim yoğunluğu ve ikamet Özel araç Ġkamet muhiti ÇalıĢma durumu ĠĢletme sayısı ve gelir düzeyi Arazi kullanım değerleri Ġkamet edilen binanın konumu ve durumu Sosyodemografik yapı Finansal durum Telekomünikasyon durumu YaĢam stili: Teknik, sigorta, sağlık, medya, tüketim, bölümlendirme Tüketim alıĢkanlıkları Geometri (ev koordinatları) Adresler MüĢteriye özel uyarlanmıĢ veriler (tecrübeler ve teknik bilgiler) 3. Coğrafi Pazarlamanın Uygulama Alanları Günümüzde tüketicilerin pazardaki gücünün farkına varan iĢletmeler yönlerini tüketicilere doğru çevirmiĢler ve “pazarlama” teriminin ortaya çıkıĢına vesile olmuĢlardır (Frühling ve Steingrube, 1995;185). 90’lı yılların baĢında iĢletme alanında karar destek sistemi olarak yeni yeni uygulanmaya baĢlayan CES’e ve özellikle pazarlama kararlarının verilmesinde coğrafi araĢtırmalara imkan tanımasından dolayı CP’ya olan hayranlıklarını Openshaw (1989) ve Beaumont (1991) çalıĢmalarında ifade etmiĢlerdir. American Marketing Association – AMA tarafından 2007 yılında yapılan son tanımlamaya göre “Pazarlama tüketiciler, müşteriler, ortaklar ve bir bütün olarak toplum için bir değere sahip olan arzların/tekliflerin kurumlar kümesi tarafından yaratımı, iletişimi, dağıtımı ve takası süreci aktivitesidir.” (AMA, 2008; 1). Bu tanımlamada da ifade edildiği gibi pazarlama karmasının klasik olarak dört bileĢeni vardır; 4P: Product (Ürün karması: MüĢteriye uygun ürün çeĢitlerinin sunulması) Price (Fiyat karması: MüĢteriye uygun fiyatın belirlenmesi) Promotion (Tutundurma/Tanıtım karması: SatıĢ destek, reklam) Place (Dağıtım karması: Dağıtım sistemi, dağıtım organları vs.) MüĢterilerini mutlu etmek isteyen ve kâr sağlamak isteyen her iĢletmenin iĢletme stratejisinin temeli bu dört bileĢendir. CP sayesinde iĢletme içi verilerin pazar verileri (iĢletme dıĢı veriler) ile ilintili hale getirilmesi ve birçok yöntem ve modelin Year:4 Number 7, Summer 2011 ISSN 1307-9832 49 Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi birbiri ile kombine edilmesi sayesinde iĢletme stratejisine hizmet eden bu dört bileĢene iliĢkin sorulara cevap verilebilir. Dolayısıyla CP, pazarlama karması bileĢenlerinin her biri ile ilgilidir. CP’yı, mutlak bir pazarlama ve dolayısıyla iĢletme baĢarısı için kaçınılmaz olan pazarlama karmasının dört klasik bileĢenine göre bir kalıba oturtmak bir çok yazar tarafından da desteklenmektedir (Costa, 2004; Ronald et. al 2004; Schüssler, 2006;). Schüssler’e göre CP kullandığı enstrümanlarının sebep olduğu kısıtlar ile pazarlamanın beklentileri arasında kalmıĢtır ve bu iki uç arasında hareket eder (Schüssler, 2006; 5) (Bkz. ġekil 6). ġekil 6: Kısıtlar ve Beklentiler Arasındaki Coğrafi Pazarlama Enstrümanlar Konumsal veriler Pazar enformasyonları Uygulamalar Kısıtlar Yasa/Kanun Maliyet Personel Know-how Veri kalitesi Uygulamada CP Pazarlama Karması Beklentiler / Cevap bekleyen sorular Ürün Fiyat NEREDE? Özniteliksel veriler Tutundurma Dağıtım Analiz enstrümanları Kaynak: Schüssler, 2006; 5. Buna göre CP’nın iĢletmelerdeki uygulama alanları Ģöyle sıralanabilir (Czeranka, 2001; 1-3. Graul, 2001; 18. Pieper, 2003; 32–34. Schüssler, 2007; 99193). Hizmet ĠyileĢtirme (Product = Ürün) Hedef Grup Analizi / Pazar Bölümlendirme (Price = Fiyat) Tanıtım Yolu Belirleme ve Veri Tabanlı Pazarlama (Promotion = Tanıtım) Dağıtım Yolları Planlama (Place = Dağıtım) Yıl:4 Sayı:7, Yaz 2011 ISSN 1307-9832 50 International Journal of Economic and Administrative Studies 3.1 Hizmet ĠyileĢtirme (Ürün) Ürün pazarlamanın kalbidir. Yeni ürünlerin geliĢtirilmesi, iyileĢtirilmesi, mevcut ürünlere ilaveler yapılması ya da bunların elenmesi müĢteri memnuniyetini temel ilke edinmiĢ pazarlama odaklı iĢletmelerin rekabet ortamında varlıklarını sürdürmeleri için önemlidir. Ürün adı altında tüketiciye fayda sağlayan teknik ve fonksiyonel özellikler demedi anlaĢılır. Zaten pazarlama odaklı iĢletmelerin temel ilkesi olan müĢteri memnuniyeti müĢterinin bir ürünü kullanmaktan aldığı faydanın, o ürünün maliyetinden daha yüksek olduğuna iliĢkin sübjektif değerlendirmesidir (Akgül, 2007; 10).1 Tüketici gruplarının özelliklerinin ürün geliĢtirmede, önemli bir yapıya sahip olduğu bilinmektedir. Burada CP’nın katkısı ürün özelliklerinin coğrafi özelliklere göre de geliĢtirilmesi Ģeklinde olabilir. Tüketiciler coğrafi konumlarına (kıta, ülke, bölge, yöre gibi) bağlı olarak farklı ürün faydası beklentisi geliĢtirebilirler. CP uygulaması yardımıyla coğrafi konuma bağlı farklılık gösteren özniteliksel veriler ürün kararlarında dikkate alınabilir ve ürün üzerinde değerlendirilebilir (Ronald et. al., 2004, 207) Özniteliksel veriler tarafından desteklenen coğrafi verilerle ürün tasarımı, uyumu, pazar payı, ürünün satıcıları anlaĢılabilmektedir (Fidan, 2009; 2168 ve Engel et. al. 1979). Araç bakımı, gibi hizmetler de üründür ve hizmet ürünleri adı verilir. Teslimat, montaj, garanti gibi ürüne eĢlik eden hizmetler de ürün bileĢenleridir. Hizmet ürünü bileĢenlerinin iyileĢtirilmesi hizmetin iyileĢtirilmesi ve bu hizmeti sunacak olan hizmet çalıĢanlarının veya hizmet ekibinin iyileĢtirilmesine iliĢkin kararlar CP yardımıyla gerçekleĢtirilebilir. Hizmetin iyileĢtirilmesi müĢteri temsilcileri gibi belli hizmet çalıĢanlarının veya ekibinin konumsal olarak sınırlandırılmıĢ bölgelere atanmaları anlamına gelir. Bu bölgelere sorumluluk bölgeleri veya pazar sorumluluk bölgeleri denilir ve müĢteri temsilcileri müĢterilerinin yer aldığı bu bölgelerde müĢteri hizmetlerinde neredeyse tam sorumluluk taĢırlar. ĠyileĢtirme ise bu sorumluluk bölgeleri arasında çakıĢmanın olmaması veya hiç kimsenin sorumlu olmadığı bölgelerin oluĢmamasıdır (Schüssler, 2006; 175). ĠĢte bu noktada CP çok önemli ve geniĢ kullanım alanına sahip bir karar destek sistemidir. 3.2 Hedef Grup Analizi / Pazar Bölümlendirme (Fiyat) Kârlılık, varlığını sürdürme ve sosyal sorumluluklar iĢletmelerin temel hedefleridir. Bu temel hedeflerin gerçekleĢtirilebilmesi için iĢletmeler sundukları ürün ve hizmetler için bir bedel belirlerler. Bu bedel, fiyat olarak adlandırılır. Fiyat diğer pazarlama bileĢenlerine göre rahatça değiĢtirilebilen bir unsur olduğundan pazarlama karmasının en esnek bileĢenidir. Diğer taraftan iĢletmenin kârı, ürünlerine biçtiği fiyat ile doğru orantılı olarak artıp azalacağından pazarlama karmasının da en önemli bileĢenlerindendir (Tenekecioğlu, 2004; 23). Günümüzde özellikle ekmek, su, et 1 Bir ürünün sağladığı faydanın bileĢenleri için bkz. Meffert ve diğerleri 2008; 399. Year:4 Number 7, Summer 2011 ISSN 1307-9832 Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 51 gibi temel gıda ürünleri farklılaĢmayı ancak fiyat avantajlarıyla gerçekleĢtirebilmektedir. Fiyat, ürün karması altında ifade edilen ve vurgulanan müĢteri memnuniyetinin maliyet ayağının esas unsurudur (Akgül, 2007; 11). ĠĢletmelerin ürün fiyatlarını belirleyebilmeleri 1 için bir dizi veriye ihtiyaç vardır. Fiyat belirlemede etkin olan ürün maliyetlerinin tespiti için iĢletme içi verilere gereksinim varken, talep düzeyi ve rekabet durumunun tespiti için iĢletme dıĢı pazar verilerine ihtiyaç vardır (Wöhe, 2005; 665). Fiyatın belirlenmesi için ihtiyaç duyulan iĢletme içi ve iĢletme dıĢı veriler enformasyonlara dönüĢtürülmelidir. Ancak günümüzdeki veri yoğunluğu sebebiyle bu tür verilerin karar verme sürecinde kullanılan enformasyonlara dönüĢtürülebilmesi için elektronik veri iĢletme teknolojileri kullanılmalıdır. ĠĢletme dıĢı veriler büyük oranlarda konumsal özellikler içerdiğinden fiyat belirleme kararlarında iĢletme dıĢı verilerin iĢlenmesi için CES uygulamalı CP’nın kullanılması uygundur. Bu sayede doğru fiyat kararının verilmesi için öncelikle ilgili müĢteri pazarları bölgesel ve aynı zamanda sosyoekonomik veya sosyodemografik olarak bölümlendirilebilir. Bunun için pazarlar bölgesel olarak gelire, yaĢa, çocuk sayısına, tüketici davranıĢları ve benzer kriterlere göre bölümlendirilir. Burada bahsedilen sosyodemografik-coğrafi veya sosyoekonomik-coğrafi pazar bölümlendirme iĢletmelerin pazarlama odaklı düĢünce biçimi olan her bir müĢteriye uygun ürün ve hizmet fikrinden yola çıkar. Zira her bir pazar bölümünde yer alan müĢteri grubu iĢletmenin ilgili hedef grubudur ve iĢletme bu hedef gruba uygun pazarlama karması ögeleri (burada özellikle uygun fiyat ile) ile müĢterisine ulaĢır ve onu memnun eder (müĢteri memnuniyeti). ĠĢletmeler ürünleri için tek fiyat oluĢturmazlar. Fiyatlandırma yapılarında coğrafi talep farklılıklarını, maliyeti gibi özelikleri dikkate alırlar. Coğrafi olarak farklı bölgelerde bulunmalarından dolayı meydana gelen talep farklılıklarını fiyat belirlemede dikkate alabilmek için en uygun uygulama CP’dır (Fidan, 2009; 2168). Kısacası CP hedef grup analizleri ve pazar bölümlendirme yoluyla Ģu sorulara cevap arar; Ürünümü nerede oturan müĢterilerime hangi fiyattan sunmalıyım? Sunduğum fiyattaki ürünümü neredeki müĢterilerim satın alır? CP uygulamaları hızlı tüketim mallarının yanı sıra özellikle ürün tedariğinin hızına bağlı olarak fiyatlarında hızlı değiĢim gösterdiği akaryakıt ve/veya petrol gibi ürünlerde önem kazanmaktadır. Zira akaryakıt stoğunun azaltığı coğrafi bölgeleri hızla tespit edip nakliyesini yapabilen petrol iĢletmesi, o bölgedeki kısa süreli fiyat artıĢlarından yüksek kârlar edebilecektir (Bertazzon et. al. 1997, 39). Bu tür coğrafi bölgelelerin anlaĢılabilir biçimde hızlı tespiti ise CP sayesinde kolaylaĢmaktadır. Yukarıda bahsedilen pazar bölümlendirme yoluyla doğru fiyat kararının verilmesi aslında coğrafi pazar bölümlendirmedir. Coğrafi pazar bölümlendirme pa1 Ürün fiyatlandırmada kullanılan yöntem ve stratejiler için bkz. Meffert ve diğerleri 2008; 485-511. Paul, 2006; 570–571. Tenekecioğlu, 2004; 150–155. Yıl:4 Sayı:7, Yaz 2011 ISSN 1307-9832 52 International Journal of Economic and Administrative Studies zarda birbirine benzer istek ve ihtiyaç sahibi müĢterilerin ayrı ayrı gruplar olarak ele alınması iĢlemidir. Hedef, mümkün olduğunca fazla pazar bölümleri tespit etmek ve böylece farklı mikro coğrafi pazar bölümlerinde 1 mevcut olan potansiyel alıcılar arasındaki farkları tespit etmektir. Her grup için ayrı pazarlama programı oluĢturmakla müĢteri istekleri ve beklentileri daha iyi karĢılanır. Böylece iĢletme en kârlı, en cazip pazar bölümlerine yönlenebilir, her bir pazar bölümüne özel pazarlama programı yaratabilir2 ve belli bir ürüne ilgi duyan hedef grupları tanımlayabilir. CP mikro pazarlama ve pazar bölümlendirme ile yakından alakalıdır. CP sadece belediyeler veya posta kodu bölgeleri gibi makro konumsal analizlerle ilgili değildir. Aynı zamanda konumsal analizlerini sokaklar ve hatta binalar boyutuna indirgeyecek Ģekilde detaya da girer. Bu tür analizler genelde ideal bir yol izlenmesi gerekirse makro boyuttan mikro boyuta doğru uygulanır (roll-down / tümden gelim). Özetle ifade etmek gerekirse CP sayesinde yürütülecek hedef grup analizi yoluyla iĢletme stratejisi ve iĢletmenin fiyat stratejisi özellikle mevcut talep düzeyi, mevcut ve potansiyel müĢteriler ve rakipler göz önünde bulundurarak en iyi biçimde analiz edilip uyarlanabilir (Schüssler, 2006;198). 3.3 Medya Planlama ve Veri Tabanlı Pazarlama (Tutundurma) Günümüzde tüketiciler istem dıĢı veya isteyerek iĢletmelerin kendilerine yönelttikleri çeĢitli mesajlara maruz kalmakta ve etkilenmektedir. ĠĢletmeler ürünleri ve hizmetleri hakkında mevcut ve potansiyel müĢterilerini bilgilendirmek, tercihlerini yapmak üzere ikna etmek veya belli bir satın alma davranıĢını sergilemeleri için pazarlamaya özgü farklı iletiĢim araçları kullanırlar. Tutundurma karması3 iĢletmenin mevcut ve/veya potansiyel müĢterileriyle iletiĢim kurmasını sağlayan araçtır. Coğrafi unsurların en yoğun yer aldığı dolayısıyla CP’nın en iyi uygulanabileceği tutundurma çabaları reklam, kiĢisel satıĢ ve doğrudan pazarlamadır. Reklamın hedefleri arasında gelir ve kâr artıĢı yer almaktadır. Ancak ürün tanınırlığının arttırılması, imajın iyileĢtirilmesi ve ürün yelpazesinin tanıtımı da yine reklamın hedefleri arasındadır (Nieschlag ve diğerleri, 1994; 579). Reklam araçları arasında ise basın araçları (gazete, dergi, broĢür), filmler, radyo yayınları, televizyon gibi medya araçlarına rastlanmaktadır. CP mevcut potansiyeli sayesinde medya planlamaya olanak verir ve böylece tutundurma karmalarından birisi olan reklamın etkinliğine hizmet eder. Medya planlamanın görevi ise doğru hedef grubunun yer aldığı haneleri doğru zamanda ve en düĢük maliyetle yeterli sayıda reklamla temas ettirmektir. Hedef grup profilinden yola çıkılarak medya planlama yapılabilir. ĠĢletmeler ancak hedef gruplarını tanıdıkları, onlara nerede ulaĢabileceklerini bildikleri takdirde doğru medya araçları ile müĢterilerine hitap edebilirler. Mikrocoğrafi pazar bölümlendirme için bkz. Meyer, 1989; 343. Bkz. Fischer ve Staufer-Steinnocher, 2001) 3 Tutundurma karmasının araçları için bkz. Tenekecioğlu, 2004; 213-215. 1 2 Year:4 Number 7, Summer 2011 ISSN 1307-9832 Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 53 Ancak medya planlamanın dezavantajlarından birisi CP’da kullanılan medya planlamaya özel ekonomik ve sosyodemografik verilerin yeterince geliĢmemiĢ olmasıdır. Bu dezavantajı avantaja çevirmeye çalıĢan konumsal veri bankaları satıcıları da CES ve CP’nın sahip olduğu çözüm potansiyelinin sadece bir kısmından faydalanmaktadırlar. Kesin çözüm ise ancak medya analizinde kullanılan verilerin, basın organları haritalarında yer alan verilerin ve sosyodemografik verilerin aynı boyutta buluĢması ile mümkündür (Schüssler, 2006; 162-163). Tutundurma karması unsurlarından bir diğeri olan doğrudan pazarlama, müĢterilerin ihtiyaçlarının detaylı biçimde bilinmesi ön koĢulu sebebiyle içinde büyük bir baĢarı potansiyeli barındırmaktadır. Ancak bu baĢarı potansiyeli aynı zamanda büyük bir maliyet kalemidir. MüĢterilerin ihtiyaçları bir veri bankasında depolanmıĢ ise bu veri bankası sayesinde hızlı ve güvenilir biçimde uygun müĢteri kriterlerini değerlendirmek mümkündür. Bu iĢlem veri tabanlı pazarlama (Data Base Marketing) olarak adlandırılır. Veri tabanlı pazarlamada müĢteri veri bankalarına coğrafi veriler eklenir ve iĢletme için ilgili müĢterinin müĢteri değeri tespit edilir. Böylece iĢletme kararları daha da kaliteli hale gelir. Veri tabanlı pazarlamada uygulanan CP’da CES tarafından oluĢturulan konumsal verilerle veya iĢletme dıĢı konumsal verilerle çalıĢılmaktadır. Bu nedenle burada karmaĢık CES yöntemleri kullanılmaz (Schüssler, 2006; 168; 170). 3.4 Dağıtım Yolları Planlama (Dağıtım) Ürünler arası farklılıkların azaldığı ve rekabetin yoğun yaĢandığı günümüz pazarlama ortamında iĢletmelerin sundukları ürünün yanı sıra bu ürünü nasıl sundukları da ürünün ve iĢletmenin baĢarısı açısından önem taĢımaktadır. Ürünlerin nerede, ne zaman ve hangi koĢullar altında nasıl sunuldukları da bir rekabet unsuru haline gelmiĢtir. Bir ürünün üreticiden tüketiciye akıĢını inceleyen dağıtım kanalları pazarlama bileĢenlerinden birisidir. Genel olarak dağıtım yollarının planlanmasına iki konuda karar verilir: Yeni bir dağıtım yerinin belirlenmesi ve/veya mevcut dağıtım yerinin değerlendirilmesi (Scheuch, 2007; 319). Dağıtım yollarının CP uygulamaları ile planlanması CES’nin pazarlamadaki en eski yaygın kullanım biçimidir. Bu konuda pazarlama literatüründe yeterince örnek bulmak mümkündür. ĠĢletme için dağıtım yerinin belirlenmesi belli bir pazar bölgesinde baĢarı vaat eden bir pazarlama unsurudur. ĠĢletmelerin hedefleri göz önünde bulundurulduğunda ve uygun pazar boĢluğu aranırken genel olarak dağıtım yollarının planlanmasında iki konuda karar verilir. Birisi dağıtım kanalı belirleme 1 diğeri ise dağıtım kanalının değerlendirilmesidir. En iyi dağıtım kanalının belirlenmesinde belli bir pazar bölgesinde ve mevcut olan pazarlama koĢullarında baĢarı potansiyeli en yüksek olan yeni bir dağıtım kana1 Dağıtım kanalının belirlenmesinde izlenen aşamalar için bkz. Brown, 1992; 17. Yıl:4 Sayı:7, Yaz 2011 ISSN 1307-9832 54 International Journal of Economic and Administrative Studies lı aranır. Bu yer mevcut pazar potansiyeli, müĢteri yapısı ve rakiplerin durumuna iliĢkin araĢtırılmalı ve değerlendirilmelidir (Nitsche; 1998). Burada öngörüme / tahmine dayalı benzetme yöntemi ile en iyi dağıtım kanalı belirlenir (Löffler, 1999; 4849). Planlanan dağıtım kanalının türüne bağlı olarak farklı beklenti kıstasları vardır. Bu kıstaslar her bir müĢteri tipine, rekabet ortamına göre farlılıklar gösterir. Örneğin bazı dağıtım kanalı türleri (ekmek fırını ve satıĢ noktası gb.) için gelir gücü çok yüksek olmayacağından yüksek fiyatlı konumlar seçenekler arasında yer almaz. Dağıtım kanalının değerlendirilmesinde ise hali hazırda mevcut bir dağıtım kanalı ürün çeĢidine iliĢkin analiz edilir. Bu durumda dağıtım kanalına bağlı ürün çeĢitliliği değerlendirilmesinden de bahsedilebilir. ĠĢletmeler sundukları ürünlerini ve hizmetlerini müĢterilerinin ihtiyaçlarına uygun hale getirmelidirler. MüĢteri ihtiyaç ve beklentileri ise demografik ve ekonomik veri bankalarının analizi yoluyla tespit edilebilir. Analiz sonucunda mevcut Ģubeler satıĢ özelliklerine göre sınıflandırılabilir. Dağıtım kanalının değerlendirilmesinde dağıtım kanalı mevcut durum analizi ile değerlendirmeye tabi tutulur (Löffler, 1999; 48-49). Diğer taraftan ürün karmasının altında yer verilmesi de uygun olabilecek olan, müĢteri temsilcilerinin müĢteri ziyaretlerinde izleyecekleri rotanın planlanması, hizmetin iyileĢtirilmesi boyutundan dolayı ürün karmasının altında yer alabileceği gibi dağıtım iyileĢtirmeye de girer. Burada ağırlık daha çok CP yardımıyla müĢteri temsilcilerinin izleyecekleri rotanın ve seyahat süresinin (en kısa yol) iyileĢtirilmesine iliĢkindir (Schüssler, 2006;188-189). Dağıtım kanalı belirleme ve dağıtım kanalı değerlendirme olmak üzere gerçekleĢen dağıtım kanalı planlamada mevcut veya potansiyel pazar bölgesi talep yapısına (gelir potansiyeli) ve rekabet durumuna göre analiz edilir. Dağıtım kanalı değerlendirmede mevcut iĢletme verileri ile çalıĢılırken dağıtım kanalı belirlemede iĢletme içi veriler eksiktir. Bu nedenle CP uygulamaları kısıtlıdır. Ġhtiyaç duyulan verilerin birincil olarak toplanması ise maliyetli ve zaman almaktadır. 4. Sonuç Birçok bilim dalının kesiĢim noktasında yer alan CP, küresel düĢünüp yerel hareket etmesi gereken günümüz iĢletmelerinin önemli kararlarında zamandan ve maliyetten kazanmaları için mutlaka kullanmaları gereken, gelecek vaad eden verimli bir karar destek sistemidir. Bu karar destek sistemi sayesinde iĢletmeler dağıtım, pazarlama, organizasyon ve lojistik kaynaklı mekânsal sorularına coğrafi, iktisadi ve hatta psikolojik, tıbbi ve kriminal yaklaĢımlar ıĢığında coğrafi, enformatik, istatistik ve yöneylem metotları ile cevap bulmaktadır. CP baĢta pazarlama ve dağıtım uygulamaları olmak üzere iĢletmelerin satın alma, organizasyon, kontrol, lojistik gibi bir çok departmanında kullanılabilir. Bu açıdan Türkiye’de faaliyet gösteren ve “glokal” (think global, act local) hedeflere Year:4 Number 7, Summer 2011 ISSN 1307-9832 Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi 55 sahip iĢletmelerin verecekleri iĢletme kararlarında bir CP uygulamasından destek almaları verimli sonuçlar doğuracaktır. Bu açıdan bakıldığında iĢletmelerin bünyelerinde yapılandıracakları bir CP uygulaması yatırımı geri dönüĢü yüksek bir yatırımdır. Temel bileĢenlerinden ikisi olan yazılım ve donanımın temini çok kolay olmakla birlikte, asıl maliyet kalemini oluĢturan coğrafi verilerin temininde ülkemizde henüz oturumus bir sistem mevcut degildir. Ancak bu veriler araĢtırma ve CP hizmeti veren bir çok danıĢmanlık Ģirketinden temin edilebilir. Hatta CP uygulamalarını kendi bünyelerinde gerçekleĢtirmek istemeyen ve gerçekleĢtiremeyen iĢletmeler, ilgili analiz hizmetini yine CP hizmeti veren danıĢmanlık Ģirketlerinden talep edebilmektedir. ĠĢletmeler tarafından sunulan ürünle müĢteri memnuniyetini yakalamak için hizmetin iyileĢtirilmesi kararlarında, doğru fiyat kararlarının verilmesi için hedef grup analizlerinde ve pazar bölümlendirme çalıĢmalarında, tutundurma çalıĢmaları arasında medya planlama ve veri tabanlı pazarlama kararlarında, ürün ve hizmet dağıtımına iliĢkin dağıtım yerinin belirlenmesi ve dağıtım kanalının değerlendirilmesi kararlarında CP kullanılabilir. Uluslararası literatürde sıkça rastlanan CP terimine, ülkemiz literatüründe bir çalıĢma dıĢında pek rastlanmamaktadır. ĠĢletmelerin karar verme süreçlerinde bir çok avantajlar sağlayan CP uygulamaları, ülkemiz iĢletmelerinde kullanılmıĢ olmaya baĢlamakla birlikte, yine iĢletmeler açısından yatırım yapmaya ve akademik olarak araĢtırılmaya değer bir konudur. Kaynaklar AFONSO, P. H., GOMES, M. R., and ABRANTES, M. G.(1998), “A Geomarketing Decision Support System Based on Fuzzy Set Theory.” 3rd International Conference on GeoComputation, University of Bristol, United Kingdom. AKGÜL, B. (2007), Ürün ÇeĢitlendirme ve Marka Stratejileri, Online Kaynak: http://bulentakgul.files.wordpress.com/2007/02/urun-cesitlendirme-ve-markasatratejileri.pdf, (13.07.2009). ALKIġ, Z. (1996), “Coğrafi Bilgi Sistemi BileĢenleri”, Harita ve Kadastro Mühendisliği Dergisi, Sayı 79, Ankara: 57–63. ALPASLAN, E., KAFAROV, R., ERGĠNTAV, S., DÖNERTAġ, A. S., AYDÖNER, C., YÜCE, H. and ERKAN, B. (2006), “Meta-Veri StandartlaĢtırılmasıyla Türkiye, Fransa, Ġzlanda ve Azor Ülkelerinde üretilen CBS Verilerin Uyum Sağlanması”, 4. Coğrafi Bilgi Sistemleri BiliĢim Günleri, 13 – 16 Eylül 2006, Fatih Üniversitesi, Ġstanbul. Yıl:4 Sayı:7, Yaz 2011 ISSN 1307-9832 56 International Journal of Economic and Administrative Studies AMA (2008), The American Marketing Association Releases New Definition for Marketing, Online Kaynak: http://www.marketingpower.com/AboutAMA/ Documents/American%20Marketing%20Association%20Releases%20New%20Defi nition%20for%20Marketing.pdf (25.01.2011) AYDINOĞLU, A. Ç., DEMAEYER, P. and YOMRALIOĞLU, T. (2005): “Avrupa’da Konumsal Veri Altyapısı Politikaları”, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 10. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 28 Mart - 1 Nisan 2005, Ankara. BEAUJEU-GARNIER, J. and DELOBEZ, A. (1983), Geographie du commerce. París,. Masson, 1977. Tercümesi; Beaujeu-Garnier, J.; Delobez, A. (çevirenler: Tümertekin, E.; Tümertekin, A.); Pazarlama Coğrafyası. Ġ.Ü. Yayını, Ġstanbul. BEAUMONT, J.R. (1991): “GIS and Market Analysis” Maguire, D.F.; Goodchild, M.F.; Rhind, D.W. (Eds.), Geographical Information Systems, Vol. 2. Longman Press, London, 139-151. BERTAZZON, S., CROUCH, G., DRAPER, D. and WATERS, N. (1997), GIS Applications in Tourism Marketing: Current Uses, an Experimental Application and Future Prospects, Journal of Travel & Tourism Marketing, Vol. 6, No. 3, 35-59 BILL, R. (1999), Grundlagen der Geo-Informationssysteme, Wichmann Verlag, Heidelberg. BROWN, S. (1992), Retail Location: A Micro-Scale Perspective, Aldershot publisching, Avebury. BURROUGH, P.A. (1986), Principles of Geographical Information Systems for Land Resoutces Assessment, Volume 12, Clarendon Press, Oxford. CHASKO YRIGOYEN, C. (2003), Econometría espacial aplicada a la predicciónextrapolación de datos microterritoriales, Ed. Consejería de Economía e Innovación Tecnológica, Comunidad de Madrid. COSTA, J. J. (2004), “GIS With DM: Just Tools, or a New Marketing Science?” Paper 1138, ESRI Users Conference 2004, San Diego. Online Kaynak: http://citeseerx.ist.psu.edu./viewdoc/download?doi=10.1.1.138.1353&rep=rep1&typ e=pdf (28.02.11) CÖMERT, Ç. and AKINCI, H. (2005), “Acil Durum Yönetimi, Konumsal Veri, Altyapıları ve Web Servisleri”, Deprem Sempozyumu, 23–25 Mart 2005, Kocaeli 2005. Online kaynak: http://kocaeli2007.kocaeli.edu.tr/kocaeli2005/ deprem_sempozyumu_kocaeli_2005/8_deprem_ve_insan/d_51_acil_mudahale_ve_ eren_uyari_sistemleri/acil_durum_yonetimi_konumsal_veri_altyapilari_ve_web_ser visleri.pdf, (11.06.2009) Year:4 Number 7, Summer 2011 ISSN 1307-9832 57 Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi CZERANKA, M. (2001), “Business Geographics und Geomarketing als Schlüssel zur unternehmenseigenen Schatztruhe” Fally, M.; Strobl, J. (Editör): Business Geographics, 1. Aufl., Wichmann Verlag, Heidelberg: 1–10. ENGEL, J.F., WARSHAW, M. R., KINNEAR, T. C., (1979), Promotional Strategy: Managing and Marketing Communications Process, Press 4, Richard D. Irwin Inc., Illinois. FEIX, C. (2007), Bedeutung von „Geo Business Intelligence’ und Geomarketing zur Entscheidungsunterstützung unternehmerischer Planungsprozesse im Kontext wirtschaftlicher Liberalisierung, YazınlanmamıĢ Doktora Tezi, Berlin. FISCHER, M. M. and STAUFER-STEINNOCHER, P. (2001), Business-GIS und Geomarketing - GIS für Unternehmen. Ġçinde: Institute for Geography and Regional Research - University of Vienna (edt.): Geographischer Jahresbericht aus Österreich. Institute for Geography and Regional Research, Vienna: 9-24. FĠDAN, H. (2009), “Pazarlama Bilgi Sistemi (PBS) ve Coğrafi Bilgi Sisteminin (CBS) Pazarlamada Kullanımı”, Journal of YaĢar University, 4 (14), Nisan 2009: 2151–2171. FRÜHLING, J. M. and STEINGRUBE, W. (1995), “Geomarketing: Neue Begriffe = neue Methoden?”, Zeitschrift für Wirtschaftsgeographie, 39(3–4): 184– 194. GRAUL, C. (2001), „Geomarketing - ein effizientes Werkzeug zur Unterstützung des Marketings und des strategischen Managements“ Fally, M. ve Strobl, J. (Edit.) Business Geographics, 1. Aufl., Wichmann Verlag, Heidelberg: 11–31. HARĠTA VE KATASTRO MÜHENDĠSLERĠ ODASI (2009), http://www.hkmo.org.tr/etkinlikler/etkinlik_detay.php?kod=150&tipi=14&sube=0 (11.06.2009) HARĠTA VE KATASTRO MÜHENDĠSLERĠ ODASI http://www.hkmo.org.tr/genel/bizden_detay.php?kod=502 (11.06.2009) (2009), HELD, G. (2003), Anforderungen an einen kartographischen Viewer für Business Intelligence Systeme, YayınlanmamıĢ Yüksek Lisans Tezi, Fachhochschule Karlsruhe, Berlin. HERTER, M. - MÜHLBAUER, K.-H. (2008), Handbuch Geomarketing, Wichmann Verlag, Heidelberg. INFAS GEODATEN (2009a), http://www.infas-geodaten.de/index.php? id=192 (12.02.2009) INFAS GEODATEN (2009b), Marktführer Geomarketing, Infas GEOdaten GmbH (Editör), 2. Aufl., Bonn, München. Yıl:4 Sayı:7, Yaz 2011 ISSN 1307-9832 58 International Journal of Economic and Administrative Studies ĠNAN, H. Ġ. and YOMRALIOĞLU, T. (2006), Türkiye’de Tarım Reformu Uygulamalarının Konumsal Veri ve Bilgi Ġhtiyacı Açısından Ġrdelenmesi: Trabzon Örneği. Tarım Bilimleri Dergisi 2006, 12 (4), Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi, s. 313-322. KLIMA, G. (2003), “Datenschatz–mikrogeographische Daten geben Antwort auf die Frage nach dem Wo”, Direkt Marketing, 5/2003: 21-22. KOTLER, P. (1991), Marketing Management - Analysis, Planning, Implementation and Control, Prentice Hall. LEIBERICH, P. (1997), Business Mapping im Marketing, Wichmann Verlag, Heidelberg. LÖFFLER, G. (1999), “Marktgebiet und Einzugsbereich – mathematischstatistische Modellansätze zu ihrer Abgrenzung”, Heinritz, Günter (Edit.) Die Analyse von Standorten und Einzugsbereichen. Methodische Grundlagen der geographischen Handelsforschung, Geographische Handelsforschung 2, Passau: 4563. MEFFERT, H. (1991), Marketing - Grundlagen der Absatzpolitik; mit Fallstudien Einführung und Relaunch der VW-Golf. 7. überarbeitete und erweiterte Auflage, Gabler Verlag, Wiesbaden. MEFFERT, H.; BURMANN, C. and KIRCHGEORG, M. (2008), Marketing: Grundlagen marktorientierter Unternehmensführung, 10. Aufl., Gabler Verlag, Wiesbaden. MEYER, A. (1989), “Mikrogeographische Marktsegmentierung”, Jahrbuch für Absatz- und Verbrauchsforschung, Jg. 4/1989: 342-365. MUFF, S. (2001),“GeoSolutions: Skalierte, webbasierte Rauminformation der Schweiz (= Proceedings zum WEB MAPPING)”, Symposium in Karlsruhe 2001, 9. Sunum. MÜHLBAUER, K.-H. (2008), “Status Quo des Geomarketing”, Herter, M.; Mühlbauer, K.-H. (Editör), Handbuch Geomarketing, Wichmann Verl., Heidelberg: 12. NIESCHLAG, R.; DICHTL, E. and HÖRSCHGEN, H. (1994), Marketing, 17. Auflage, Duncker & Humblot Verlag, Berlin. NITSCHE, M. (1998), Micro–Marketing: Daten–Methoden–Praxis, 1. Aufl., Ueberreuther Verlag, Wien - Frankfurt. OPENSHAW, S. (1989), “Computer Modelling in Human Geography” Macmillan, B. (Edit.), Remodelling Geography, Blackwell Press, Oxford, 70-88. Year:4 Number 7, Summer 2011 ISSN 1307-9832 59 Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi PAUL, J. (2006), Einführung in die Allgemeine Betriebswirtschaftslehre Mit Beispielen und Fallstudien, Gabler Verlag, Wiesbaden. PIEPER, J; STARK, H.-J. and SCHWEIKART, J. (2003), “Auf der Suche nach den Daten - Entwicklung raumbezogener Kundenprofilanalysen auf Basis von Marktzellen in der Schweiz” , GeoBIT - Das Magazin für raumbezogene Information, 4 (2003): 32–34. RIEDL, D. and RIEDL, A. (2008), Einführung in die Geoinformation. Begleittext zur Vorlesung, WS0809-SS09, http://hal.geo.univie.ac.at/karto/lehr/ fachbereiche/geoinfo/egi08/tutorials/theorie/EGI08script.pdfhttp://hal.geo.univie.ac. at/karto/lehr/fachbereiche/geoinfo/egi08/tutorials/theorie/EGI08script.pdf (19.03.2009). RONALD, L. H., RONALD S. R., LAWRENCE A. W. Jr. (2004), “Geographic information systems as a marketing information system technology”, Decision Support Systems 38, 197–212. RÜCKEMANN, C.-P. (2001), Beitrag zur Realisierung portabler Komponenten für Geoinformationssysteme: Ein Konzept zur ereignisgesteuerten und dynamischen Visualisierung und Aufbereitung geowissenschaftlicher Daten, Münster, Westfälische Wilhelms-Universität, YayınlanmamıĢ Doktora Tezi. Online kaynak: http://cs.uni-muenster.de/u/ruckema/x/sciframe/de/index.html (28.04.2009). SCHEUCH, F. (2007), Marketing, 6. Auflage, Vahlen Verlag, München. SCHÜSSLER, F. (2006), Geomarketing – Anwendungen Geographischer Informationssysteme im Einzelhandel, Tectum Verlag, Marburg. TAPPERT, W. (2007), Geomarketing in der Praxis: Einsatzmöglichkeiten – Nutzen, Harzer Verlag, Karlsruhe. Grundlagen- TENEKECĠOĞLU, B. (Edit.) (2004), Pazarlama Yönetimi, T.C. Anadolu Üniversitesi Yayını No. 1478, Açıköğretim Fakültesi Yayını No. 791, 2. Baskı, Anadolu Üniversitesi, EskiĢehir. WIKIPEDIA (2008), http://en.giswiki.org/wiki/Geomarketing, (01.11.2008). WOLFGANG MARTIN TEAM (2008), Location Intelligence – Mashing Up von geographischen und analytischen Services, Pitney Bowes Map Info, White Paper, Annecy. WÖHE, G. (2005), Einführung in die allgemeine Betriebswirtschaftslehre, 22. neubearbeitete Auflage, Franz Vahlen Verlag, München. Yıl:4 Sayı:7, Yaz 2011 ISSN 1307-9832 60 International Journal of Economic and Administrative Studies Year:4 Number 7, Summer 2011 ISSN 1307-9832
